什么是人工智能
- 人工智能
人工智能（Artificial intelligence）简称AI。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的本质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。 - 机器学习
机器学习（MachineLearning）简称ML。机器学习属于人工智能的一个分支，也是人工智能的和核心。机器学习理论主要是设计和分析一些让计算机可以自动”学习“的算法。 - 深度学习
深度学习（DeepLearning）简称DL。最初的深度学习是利用深度神经网络来解决特征表达的一种学习过程。深度神经网络本身并不是一个全新的概念，可大致理解为包含多个隐含层的神经网络结构。为了提高深层神经网络的训练效果，人们对神经元的连接方法和激活函数等方面做出相应的调整。深度学习是机器学习研究中的一个新的领域，其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，它模仿人脑的机制来解释数据，如图象、声音、文本。
机器学习是一种实现人工智能的方法，深度学习是一种实现机器学习的技术。
机器学习就是寻找一个函数，使这个函数符合你的目标要求！
机器学习的步骤分为三步：
Example：寻找一个函数，使其能够判断出输入的图片是什么动物。
- 建立两个模型F1，F2
- 利用F1和F2去测试训练集，判断F1和F2的输出结果，看谁更好
-
寻找判断能力最好的函数
动物分类器
机器学习的步骤
Learning Map
Classification
找一个函数判断输入数据所属的类别，可以是二类别问题（是/不是），也可以是多类别问题（在多个类别中判断输入数据具体属于哪一个类别）。与回归问题（regression）相比，分类问题的输出不再是连续值，而是离散值，用来指定其属于哪个类别。分类问题在现实中应用非常广泛，比如垃圾邮件识别，手写数字识别，人脸识别，语音识别等。
Deep Learning
深度学习（DeepLearning）简称DL。最初的深度学习是利用深度神经网络来解决特征表达的一种学习过程。深度神经网络本身并不是一个全新的概念，可大致理解为包含多个隐含层的神经网络结构。为了提高深层神经网络的训练效果，人们对神经元的连接方法和激活函数等方面做出相应的调整。深度学习是机器学习研究中的一个新的领域，其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，它模仿人脑的机制来解释数据，如图象、声音、文本。
Semi-supervised Learning
既有有标记数据 xr，又有无标记数据 xu，一般无标记数据的数量远大于有标记数据。半监督学习又可以分为两种：
Transductive learning:无标记数据就是Testing data.
Inductive learning:无标记数据不是 testing data，假设在训练时不知道 testing set.
Transfer Learning
迁移学习（Transfer Learning）是一种机器学习方法，是把一个领域（即源领域）的知识，迁移到另外一个领域（即目标领域），使得目标领域能够取得更好的学习效果。
通常，源领域数据量充足，而目标领域数据量较小，这种场景就很适合做迁移学习，例如我们我们要对一个任务进行分类，但是此任务中数据不充足（目标域），然而却又大量的相关的训练数据（源域），但是此训练数据与所需进行的分类任务中的测试数据特征分布不同（例如语音情感识别中，一种语言的语音数据充足，然而所需进行分类任务的情感数据却极度缺乏），在这种情况下如果可以采用合适的迁移学习方法则可以大大提高样本不充足任务的分类识别结果。
Unsupervised Learning
根据类别未知(没有被标记)的训练样本解决模式识别中的各种问题，称之为无监督学习。无监督学习的数据集跟监督学习不同，没有任何标签，即没有相应的“正确答案”。
Structured Learning - Beyond Classification
但是有一类的预测，它并不是输出一个标量或者一个类别，而是输出些有结构的输出，比如，一个序列，一个句子，一个图，一颗树...那么我们将输出这些结构化结果的过程叫做结构化预测（Structured Prediction）.
胶片来自于台湾大学李宏毅教授的《机器学习课程》，侵删!
